随着大数据、人工智能、区块链等前沿技术的迅速普及，企业越来越重视前沿技术给企业带来的非凡的竞争优势。根据全球领先人才社区 LinkedIn 的《全球 AI 领域人才报告》，转型技术驱动的企业之间的竞争将最终升级为对核心的人才的竞争（见图 1）。
根据著名咨询公司美世的数据显示，大数据/人工智能/区块链等先进行业的核心人才的薪资水平远远高于传统 IT 或咨询分析部门的同等级专业人才水平（见图2）。企业在日益重视核心人才的引入的同时，也面临着巨大的成本压力。外部高科技人才落地给企业带来巨大竞争力的同时，也意味着风险——海归人才难以适应国内的商业环境和企业文化等等——企业技术人员把新兴技术看作可能在未来对他们的就业产生最大影响的威胁等。
目前在实现利益和规避风险方面，大多数企业仍然做得不足，企业自主的人才教育成为了当前企业培养自己的前沿技术核心团队的重要方法。
在当今社会，随着数据行业的变化，更多的机构开始重视海量数据背后蕴藏的无限“财富”，将数据资源作为一种基础性或战略性资源。 在国家层面，许多国家将数据资源的开发提升到了战略高度，纷纷出台大数据战略。 但是依据 TalkingData University 的访谈，所面向的公司在计划向数据驱动企业转型的过程中，专业数据人才教育的投资比例远远小于对于基础设施和数据源的投资；95%的企业都投入了较大的资源在基础设施、平台和工具、数据源以及算法优化（如下图表 3 所示）。 而业内认为，一个好的公司应至少在专业数据人才上的投入要与其他方面的投入等同，甚至高于其他方面的投入。
甚至早在 2015 年 CSDN 的一份报告中就指出，人才的缺乏已经成为制约公司实现重大的数据相关战略的首要因素（见图 4）。
现有企业对于人员的能力需求中，数据分析能力排在前列：很多客户都需要能够深入了解他们的业务需求并可以运用数据解决商业问题的人才（见图 5）；同时，数据技术和服务类企业需要能长期创造客户价值的人才以增加客户对产品的粘性，降低客户对服务的依赖以提高投入产出比；同样的，专业数据人才需要深耕某一商业情境，建立清晰的职业发展路径，保障成长资源的到位。 培养数据人才成为大势所趋：公司如果想要培养可以应对不断变化工作状况的高效能专业员工队伍，则需要实战训练现有雇员，让他们得到专业化技能的提升；同时让员工们对于现有数据市场进行全新的认知，培养和鼓励员工关于数据的新思维。
从美世2017年高科技行业报告的企业数字化进程调查结果来看（见图 6），自认为已实现数字化的企业不超过10%，而已经踏上数字化之路的企业倾向于优先关注外部竞争力，其次关注内部的员工培养。 本报告旨在需要让企业认识到提高企业数据能力的重要性，提升企业对于专业数据人才和数据教育的关注程度。
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